面向網(wǎng)絡(luò)媒體的文本自動(dòng)綜述技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代下信息量成爆炸式增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)文本信息雜亂、缺乏必要的邏輯整合，用戶獲取效率較低。自動(dòng)綜述技術(shù)從不同層次論述話題，形成事實(shí)描述清楚、觀點(diǎn)分析透徹的文本報(bào)告，有效提高用戶獲取信息的質(zhì)量。
　　本文針對(duì)網(wǎng)頁(yè)新聞數(shù)量巨大、內(nèi)容雜亂的不足，提出了基于文本結(jié)構(gòu)特征的網(wǎng)頁(yè)新聞長(zhǎng)文本自動(dòng)綜述技術(shù)。利用網(wǎng)頁(yè)新聞的詞匯特點(diǎn)和網(wǎng)頁(yè)標(biāo)簽，采用特征項(xiàng)重要性判定算法對(duì)自動(dòng)文摘技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，提高文摘準(zhǔn)確性?；诰W(wǎng)頁(yè)新聞自動(dòng)摘要生成，分析用戶閱讀需求，提

2、出新聞文本自動(dòng)綜述框架，提高綜述報(bào)告的完整性和可讀性。
　　根據(jù)微博文本短小且具有復(fù)雜社會(huì)化關(guān)系的特點(diǎn)，提出微博短文本的自動(dòng)摘要方法。該方法結(jié)合實(shí)體關(guān)系模型對(duì)摘要方法進(jìn)行改進(jìn)，基于關(guān)系網(wǎng)絡(luò)生成微博文本摘要。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示該方法能夠有效對(duì)具有復(fù)雜社會(huì)關(guān)系的短文本進(jìn)行表示，通過(guò)實(shí)體關(guān)系有向圖模型生成文摘可有效提高召回率和準(zhǔn)確率。
　　結(jié)合用戶閱讀微博所需要的文本概括和數(shù)據(jù)分析要求，實(shí)現(xiàn)面向輿情分析的微博自動(dòng)綜述系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠結(jié)合